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了解运输选择对前往Amersa年会的气候影响。Docx
运输对我们单独生产的温室气体（GHG）的量比其他任何东西都多。对运输做出不同的选择是我们减少碳足迹的最重要方法之一。1大大减少旅行年度会议的气候影响的一种方法是使用一种气候影响较低的旅行形式。可能很难对各种活动产生的碳排放量进行确切的估计，除了选择主要运输之外，这会因其他因素而异（例如，您是否需要从目的地朝相反的方向开车才能到达机场或火车站？路线是直接的，还是您的飞机或火车穿过为您的行程增加数英里的轮毂吗？）。某些气候影响计算为碳排放，而其他计算则试图考虑其他气候影响（例如，其他气体的排放，空中旅行中的冷凝道径对气候的不利影响）。
引用了原始发表的论文（记录的版本）：Stróżyk，M.，Muddasar，M.，Conroy，T。等（2024）。减少环境影响
摘要碳纤维（CF）的复合材料的使用越来越重要，因为它们在航空航天，汽车，建筑，体育和休闲等高端分节中的应用都越来越重要。但是，他们目前的高生产成本，高碳足迹和降低的生产能力将其用于高性能和奢侈品应用程序。CF生产总成本的大约50％是由于聚丙烯硝基烯（PAN）前体纤维（PF）的热转化为CF，因为它涉及在大型炉中使用高能量消耗和低加热效率。研究了这种情况，本研究建议在本研究中使用微波炉（MW）加热将PF转换为CF。这是科学和技术上具有挑战性的，因为PF没有吸收微波能量。虽然MW血浆已用于碳化纤维，但血浆的高温才能实现碳化，而不是纤维的MW吸收。因此，这项研究首次表明了如何通过使用新型微波（MW）启发器纳米纳米化方法在几秒钟内达到碳化温度> 1000°C，该方法是通过通过多沃尔碳纳米纤维（MWCNTS）在pf表面上开发的。值得注意的是，这些CF可以在廉价的家用微波炉中产生，并且具有与常规加热产生的CF相当的机械性能。此外，这项研究还提供了生命周期和环境影响分析，该分析表明，MW加热将基于木质素的CF产生的能源需求和环境影响分别降低了66.8％和69.5％。
一项关于未来气候变化对大豆产量和对策的影响的案例研究
全球气候变化对农作物的生长，发育和产量产生了重大影响。中国东北部的大豆生产是中国传统的大豆生产地区之一，对于发展国内大豆工业并减少对进口大豆的依赖而言，具有很大的意义。因此，评估未来气候变化对中国东北大豆产量的影响至关重要，并提出合理的适应措施。在这项研究中，我们以中国东北部的富吉恩市为例，并使用了DSSAT中的Cropgro-Soybean模型（农业技术转移的决策支持系统）模拟未来气候变化对2020年代四个时期（2021-2030）的四个时期的大豆产量的影响（2041-2050）和2050S（2051-2060）在两个代表性浓度途径（RCP）方案（RCP4.5和RCP8.5）下，进一步确定最佳的农艺管理实践。结果表明，校准和经过验证的模型适合在研究区域模拟大豆。通过分析未来气候场景RCP4.5和RCP8.5在Precis区域气候模型中的气象数据，我们发现，在海伦吉安吉安吉省富士城的生长季节，平均温度，累积降水量和累积太阳辐射将主要增加。与模型仿真结果结合在一起，表明在CO 2受精的效果下，未来的气候变化将对大豆产量产生积极影响。与基线（1986-2005）相比，大豆产量将增加0.6％（7.4％），3.3％（5.1％），6.0％（16.8％）和12.3％（20.6％）和2020年代，2030年代，2040年代，2040年代和2050年度的rcp4.5（RCP4.5）（rcp8.5）。 RCP4.5（RCP8.5）分别为5月10日（5月5日）和50 mm（40mm）。在未来的气候条件下，农艺管理实践，例如在大豆增长的关键阶段推进播种日期和补充灌溉，将增加大豆产量，并使大豆增长更适合未来的气候变化。
插电式电动汽车用户充电的影响 - ...
智能电网是融合了节能和可再生能源技术的电网，其实施可能需要对现有电网进行大规模重组和重新设计 [1]。然而，考虑到智能电网的推出将带来众多环境和经济效益，这些转变是重要且必要的。智能电网最大的优势之一是它为能源供应商和消费者带来了灵活性 [2]。例如，需求响应资源可以监控能源需求并支持发电机和负载之间的相互作用，以优化对能源需求的满足，而不会使电网过载 [3]。通常，这些操作会融合可再生能源，例如光伏 (PV) 板和电池储能系统 (BESS)。电动汽车 (EV) 的出现是智能电网中的另一个因素，这带来了一个有趣的挑战 [4]。
营养敏感农业的影响评估
由美国国家农业推广管理研究所（Manage）出版（农业和农民福利部自治组织，政府。印度）Rajendranagar，海得拉巴-500 030，Telangana State，India，India©Manage，2024年有关该出版物的研究报告基于Ruchi Singh女士在2023年9月12日，2023年9月12日的扩展研究生的管理实习计划下进行的管理实习生。作者Ruchi Singh Manage and PhD研究学者Visva-Bharati，印度西孟加拉邦的中央大学Santiniketan，印度电子邮件：Iruchi596@gmail.com Veenita Kumari博士veenita Kumari博士副局长（性别研究） veenita.k@manage.gov.in/ veen_chand@yahoo.co.in免责声明中，文档中表达的观点不一定是管理的，而是作者拥有的。管理仅在正确地承认作为来源和版权持有人的情况下，鼓励该出版物的使用，复制和传播本出版物的个人研究和非商业目的。引用：Singh，R。和Kumari，V。（2024）。基层营养敏感农业培训计划的影响评估。印度海得拉巴国家农业推广管理学院（管理）国家农业扩展管理（MANAGE）的农业，营养安全和城市农业中心。
检查数字化对导入的影响...
摘要：政府正在利用信息和通信技术的可能性，通过打破官僚主义的障碍，减少腐败，并为员工提供必要的技术工具来提高其绩效，从而为公民提供更好的服务。无纸化端口系统就是这样的发明。本研究的目的是检查数字化对Tema端口进口清关系统的影响，并确定促进数字化的因素，特别是参考Unipass/ICUM。这项研究是由定量研究方法指导的。目的抽样用于根据研究的目标，使用问卷从150名员工那里获取数据。使用多元回归分析技术分析数据。已经发现，在Tema港口使用Unipass改进的文档处理，节省了时间并减少了人类的参与。与驱动数字化的因素有关，发现正式和非正式的连接结构对采用单次系统对港口的采用产生了重大负面影响，而技术支持基础设施与该系统的采用具有相当的积极关系。因此，该研究建议在Tema港口进行技术支持基础设施的升级将改善单次系统系统并优化其收益。该研究的原创性在于它是研究Tema港口的数字化问题的新研究之一，并特别关注单次系统。
评估2型糖尿病对肺血管功能的影响和肺纤维化的发展
2型糖尿病（T2DM）的越来越多的患病率是由久坐的生活方式和不健康饮食引起的全球健康问题。超出血糖控制，T2DM会影响多个器官系统，从而导致各种并发症。传统上与心血管和微血管并发症有关，但新兴证据表明对肺部健康有显着影响。肺血管功能障碍和纤维化，其特征是在T2DM的个体中越来越认识到血管张力的改变和过度的细胞外基质沉积。T2DM的发作通常是糖尿病前期的，这是一种与糖尿病增加和心血管疾病风险有关的中等高血糖状态。本评论探讨了T2DM，肺血管功能障碍和肺纤维化之间的关系，重点是与糖尿病前期的潜在联系。肺血管功能，包括一氧化氮（NO），前列环蛋白（PGI2），内皮素-1（ET-1），血栓烷A2（TXA2）和血栓形成蛋白-1（THBS1）的作用，在T2DM和Prediaia的背景下进行了讨论。将T2DM与肺纤维化联系起来的机制，例如氧化应激，失调的固定信号传导和慢性炎症。突出显示了糖尿病前期对肺部健康的影响，包括内皮功能障碍，氧化应激和失调的血管活性介质。早期检测和糖尿病阶段的干预可能会减少与T2DM相关的呼吸并发症，从而强调针对血糖调节和血管健康的管理策略的重要性。需要进行更多研究T2DM和糖尿病前期肺并发症的机制。
广泛的自动乘车驾驶和对交通噪声的影响
实施高效且可持续的乘车系统需要制定良好的战略和伴随的公共政策。在基于严厉的停止场景中观察到最高的潜力。尽管这种情况在政治上可能不可行，但它显示了可以通过乘车来实现多少流量和降噪的上限。可以通过基于停止的服务设计观察到少量降低噪音，尤其是在居民区。门到门服务甚至可能会增加居民区的噪音。这项研究发表在运输研究部分，可访问开放式：https：//doi.org/10.1016/j.trd.2020.102673
气候变化对betula tianschanica rupr
结果：Maxent模型和RF模型确定了影响Betula Tianschanica潜在分布的主要环境因素。最大模型表明，较低的土壤层和高程中砾石体积的百分比是最重要的，而RF模型认为最潮湿的季度的高度和降水是最关键的。这两种模型都一致断言，高程是影响betula tianschanica分布的关键环境元素。曲线下的平均面积（AUC）得分分别为Maxent模型和RF分别为0.970和0.873，表明Maxent模型在预测精度中超过RF模型。因此，本研究采用了由Maxent模型建模的Betula Tianschanica的估计地理区域。按照最大模型的预期结果，Betula Tianschanica主要位于蒂安山山脉，伊利河盆地，伊斯西克 - 库尔湖，图班湖，图班河盆地，伊蒂斯河，乌尔蒂什河，乌尔ungur河，波格达山脉，鲍格达山脉，哈萨克山脉，哈萨克山脉，阿米尔河河流的米布尔特河的米德尔河河流，在所有情况下，栖息地区域均显示出增长，除了在SSP2-4.5方案下在2041 - 2060年期间观察到的下降。非常明显，在同一时间范围内的SSP58.5方案下，该区域显着扩展42.7％。相反，RF模型在总计